Calcolo z-score e riaggregazione MUZs

Ho aggiunto un nuovo campo alla tabella delle MUZ. E’ calcolato in base al confronto tra la resistività di ogni MUZ e la resistività media delle MUZs appartenenti alla stessa classe di suolo. Il campo si chiama “rho_z_score” e si interpreta cosi:

  • MUZ con valori di rho_z_score > 2 o < -2 corrispondono ad aree che hanno valori di resistività molto maggiori o molto minori rispetto alla media di quel suolo;
  • MUZ con valori di rho_z_score tra -2 e -1 (o tra 1 e 2) corrispondono ad aree che hanno
    valori di resistività maggiori o minori rispetto alla media di quel suolo, ma non di troppo (tra 1 e 2 sigma);
  • MUZ con valori di rho_z_score tra -1 e 1 corrispondono ad aree che hanno
    valori di resistività maggiori più o meno in linea con la media di quel tipo di suolo

Questa nuova variabile aiuta ad identificare MUZ con caratteristiche differenti rispetto a quelle generali del suolo. La nuova variabile “rho_z_score_cl” riassume il dato in categorie: “Very High”, “High”, “Average”, “Low”, “Very Low”.

A questo punto, la combinazione tra “id_soil e”rho_z_score_cl" indica zone ragionevolmete “omogenee”, ossia appartenti a una classe di suolo e a una classe di resistività rispetto alla media. La mappa sotto mostra il risultato per Jolanda. In questo caso, a MUZ code simile corrispondono “simili caratteristiche” (sebbene ci portiamo dietro ancora qualche problema legato alle solite questioni delle data di misura della resistività)



Qui vedete un risultato simile solo per i campi MAIS 2018 di Jolanda:


Questa rappresentazione risulta un po’ più semplice da gestire della precedente, secondo me, pur permettendoci ancora di gestire le cose “campo per campo”, e quindi ( in caso) di aggiustare le cose in base a condizioni particolari (es. campo in cui la resistività é disomogenea rispetto al resto a causa della diversa data). Di contro, il “numero” di casi con cui lavorare resta abbastanza alto, anche se le nuove variabili ci permettono di “aggregarle” facilmente in gruppi ragionevolmente omeogenei.

Ulteriore semplificazione: “Dissolvimento” dei poligoni con MUZ_code comune

Un’ ultereiore semplificazione si può ottenere a questo punto trattando tutte le aree che hanno lo stesso “muz_code” (i.e., la stessa combinazione “tipo suolo” + classe resistività) come un’entità omogenea. Questo si fa con un’operazione di “dissolve” spaziale, di cui sotto vedete i risultati: muovendovi con il mouse sulla mappa vedrete i confini di ogni “macro-muz”. Nel caso di Jolanda, che é complesso, ci troviamo con un numero totale di MUZ pari a 64 (gestibile….)



Di nuovo, qui vedete un risultato simile solo per i campi MAIS 2018 di Jolanda:

Il vantaggio di quest’ulteriore semplificazione é la riduzione del numero di casi da gestire. Lo svantaggio, é che non ci permette più di gestire casi particolari. In più, lavorando così, si vanno un po’a perdere le indicazioni “quantitiative” relative alla resistività.